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Active control of nonlinear noise processes using cascaded adaptive nonlinear filter

机译：级联自适应非线性滤波器对非线性噪声过程的主动控制

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A novel nonlinear adaptive filter based on a cascade combination of a functional link artificial neural network (FLANN) and a Legendre polynomial has been proposed in this paper for nonlinear active noise control (ANC). The performance of the new controller has been compared with that obtained by a FLANN based ANC system trained using a filtered-s least mean square (FsLMS) algorithm as well as with a Legendre neural network (LeNN) based ANC system trained using a filtered-l LMS (FILMS) algorithm. The training of the cascaded controller has been achieved using a filtered-sl LMS (FslLMS) algorithm, which simultaneously adapts the weights of both the component adaptive controllers. The new controller has been shown to achieve improved noise mitigation capability in comparison to its constituent filters.
机译：针对非线性主动噪声控制（ANC），提出了一种基于功能链接人工神经网络（FLANN）和勒让德多项式的级联组合的新型非线性自适应滤波器。新控制器的性能已与使用过滤最小均方（FsLMS）算法训练的基于FLANN的ANC系统以及使用过滤后训练的基于Legendre神经网络（LeNN）的ANC系统进行了比较l LMS（FILMS）算法。级联控制器的训练已通过使用滤波的SL LMS（FslLMS）算法实现，该算法同时调整两个组件自适应控制器的权重。与它的组成滤波器相比，新控制器已显示出改善的噪声缓解能力。

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